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用于文档数据提取的最佳 LLM API
比较 Gemini、Claude、GPT 等进行数据提取。我们评估了不同文档的功能和性能，以找到最适合您需求的 API。
来源:Nanonets简介
在当今快节奏的商业世界中，从不同来源中提取相关和准确数据的能力对于明智的决策，过程优化和战略计划至关重要。无论是分析客户反馈，从法律文档中提取关键信息还是解析Web内容，有效的数据提取都可以提供有价值的见解和简化操作。
输入大型语言模型（LLM）及其API-使用高级自然语言处理（NLP）来理解和生成类似人类的文本的功能强大的工具。但是，重要的是要注意LLM API
用于文档分析，典型的工作流程涉及：
- 文档转换为图像：虽然某些LLM API处理PDF，将它们转换为图像通常会提高OCR的精度，从而更容易从可扫描或扫描不良的文档中提取文本的文本，或者使用视觉APIS：使用视觉API：从图像中提取图像，即使在挑战复杂的布局中提取文本，涉及复杂的布局，或者涉及较低的forts vary fortects或vary-low-quants，或者散布。这种方法可确保从文档中进行可靠的文本提取，否则难以处理的文档。从机器可读的PDF进行直接提取：对于直接的，机器可读的PDF，诸如PYPDF2之类的库可以直接提取文本而无需将文档转换为图像。对于文本已经可以选择且可搜索的文档，此方法更快，更有效。使用LLM API进行提取：今天，可以使用LLMS在单个步骤中直接提取文本和分析文本。这种集成的方法通过将提取，内容处理，关键数据点标识，摘要生成和洞察力提供与一个无缝操作相结合，从而简化了该过程。要探索如何将LLM应用于不同的数据提取方案，包括集成检索功能的生成技术，请参见此构建抹布应用程序的概述。
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